典型文献
中国东部海域浮游植物类群遥感反演研究
文献摘要：
浮游植物类群遥感反演能够为全面认识浮游植物在海洋生态系统中的作用提供重要的数据资料.但由于复杂的水体光学特性,近海浮游植物类群遥感反演存在着巨大挑战.本研究以复杂光学二类水体—中国东部海域为研究区,通过使用3种建模方法,即波段组合法、基于奇异值分解的多元线性回归法、基于奇异值分解的XGBoost回归法,利用遥感反射率数据反演浮游植物类群.经原位实测数据集验证,基于奇异值分解的XGBoost回归法构建的8类浮游植物叶绿素a浓度反演模型的精度最高,其中硅藻、甲藻的叶绿素a浓度反演模型在验证集上的决定系数均大于0.7.相比之下,3种建模方法估算得到的绿藻、蓝藻和金藻的叶绿素a浓度精度较低(验证结果的决定系数小于0.45).同时,研究评估了OLCI影像的3种大气校正方法(C2RCC、POLYMER、MUMM)在中国东部海域的适用性.结果显示,相对于其他两种大气校正算法,C2RCC在各波段有较好的表现(均方根误差小于0.0048?sr-1).将3种浮游植物类群反演模型应用到大气校正后的OLCI影像,验证结果显示,利用基于奇异值分解的多元线性回归法建立的硅藻叶绿素a浓度模型有较好的反演精度(决定系数为0.56).
文献关键词：
中国东部海域;浮游植物类群;遥感反演;OLCI;大气校正
中图分类号：
作者姓名：
赵海阳;沈芳;孙雪融;魏小岛
作者机构：
华东师范大学 河口海岸学国家重点实验室,上海 200241;华东师范大学 崇明生态研究院,上海 202162
文献出处：
引用格式：
[1]赵海阳;沈芳;孙雪融;魏小岛-.中国东部海域浮游植物类群遥感反演研究)[J].海洋学报（中文版）,2022(04):153-168
A类：
中国东部海域,POLYMER,MUMM
B类：
浮游植物类群,遥感反演,反演研究,海洋生态系统,数据资料,水体光学特性,近海,二类水体,波段组合,组合法,奇异值分解,多元线性回归法,XGBoost,反射率,数据反演,数据集验证,植物叶,叶绿素,反演模型,硅藻,甲藻,验证集,决定系数,相比之下,绿藻,蓝藻,OLCI,大气校正,校正方法,C2RCC,校正算法,sr,模型应用,浓度模型,反演精度
AB值：
0.233847
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